标题：人工智能模型性能与数据规模关系研究数据集
数据内容：
该数据集包含了人工智能模型在知识测试任务中的性能表现及其与训练数据集大小之间的关系。数据集中的关键数据元素包括：
1. Entity：表示不同的人工智能模型或算法类型，共有25种不同的值。
2. Code：表示数据集的标识符或版本信息，仅有一种不同的值。
3. Year：表示数据集的时间维度，共有5种不同的年份值。
4. MMLU avg：表示在MMLU（多语言多任务理解）基准测试中的平均准确性，共有25种不同的值。
5. Training dataset size：表示用于训练模型的文本数据量，共有15种不同的数据规模值。
6. Organization：表示参与模型训练或测试的机构或组织，共有8种不同的值。
数据来源：
该数据集来源于互联网公开数据。
数据用途：
该数据集可以用于以下几个行业的研究与应用：
1. 人工智能与机器学习行业：研究模型性能与训练数据规模之间的关系，优化模型训练策略。
2. 教育培训行业：分析不同规模数据对模型学习效果的影响，为教育技术提供参考。
3. 学术研究行业：支持多语言多任务模型的性能评估和基准测试。
4. 企业应用行业：帮助企业选择合适的训练数据规模以提升模型性能。
标签：人工智能, 机器学习, 模型性能, 数据规模, MMLU, 多语言模型, 培训数据
行业分类：
1. 人工智能与机器学习：用于模型性能分析与优化。
2. 教育培训：用于教育技术研究与课程设计。
3. 学术研究：用于多语言模型基准测试与学术论文研究。
4. 企业应用：用于企业级AI解决方案的性能评估与优化。
